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关于MongoDB,我们能看到的资料,基本都是在指导大家如何使用MongoDB,但是,MongoDB内部是如何运作的,资料不是很多。 j! w! c/ l) n3 g+ c
. W# V H, i# w: O+ \ 阅读使用手册,会有很多疑惑之处。例如,有人说,MongoDB 等同于分布式的 MySQL。它把一个Table ,按 row,分割成多个Shards,分别存放在不同的 Servers 上。这种说法是否正确?
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不深入了解 MongoDB 的内部结构,就无法透彻地回答类似问题。这个系列文章,就来和大家探讨MongoDB的内部的工作方式。, K% r0 e0 H2 r0 I8 u
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* |7 a4 t( S/ `0 m4 h3 ~# v2 @图1-1 MongoDB架构图
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" I/ S$ g6 f1 u; t+ G MongoDB 通常运行在一个服务器集群上,而不是一个单机。图1-1,描述了一个MongoDB集群的基本组成部分,包括若干shards,至少一个config server,至少一个routing servers(又称 mongos)。, [: U6 y1 y% i' W& m& t/ R+ G
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Shards
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5 b# @' h+ ]* O4 N MongoDB的最基本的数据单元,叫document,类似于关系式数据库中的行 row。一系列documents,组成了一个collection,相当于关系式数据库中的table。当一个 collection 数据量太大时,可以把该collection按documents切分,分成多个数据块,每个数据块叫做一个chunk,多个chunks聚集在一起,组成了一个shard。
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. p# o3 }8 w" [7 W5 N( y Sharding 的意义,不仅保障了数据库的扩容(scalability),同时也保障了系统的负载均衡(load balance)。
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" Y5 O2 y. _+ X- R" w0 l) z 每一个shard存储在一个物理服务器(server)上。Server上运行着mongod进程,通过这个进程,对shard中的数据进行操作,主要是增删改查。
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如果系统中的每个shard,只存储了一份数据,没有备份,那么当这个shard所在的server挂了,数据就丢失了。在生产环境中,为了保证数据不丢失,为了提高系统的可用性(availability),每一个shard被存储多份,每个备份所在的servers,组成了一个replica set。
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Shard keys/ W6 o4 X3 Q Y# ?! ~# f
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为了把collection切分成不同的chunks,从而存放到不同的shards中,我们需要制定一个切分的方式。
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如前所述,在 MongoDB 数据库中,一个表collection由多个行 documents 组成,而每个 document,有多个属性 fields。同一个 collection 中的不同的 documents,可能会有不同的 fields。例如,有个 collection 叫 Media,包含两条 documents,
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{
3 u7 T, |! R/ T9 ?' l "ISBN": "987-30-3652-5130-82",- G1 H- z6 B' m# J. ]! `' k4 X
"Type": "CD",
' o4 p% K; [7 ]6 O& P "Author": "Nirvana"," D/ R F' J- T. w) A7 j/ _
"Title": "Nevermind",
' V# v- }+ C9 R$ q "Genre": "Grunge",
. h) w# A; d! j8 U "Releasedate": "1991.09.24",
* i: h, |3 A3 f: A0 d* ?4 v "Tracklist": [
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"Track" : "1",& c. ?) e! C# X/ L/ Q! S: Y
"Title" : "Smells like teen spirit",
6 _7 x& w! m/ F" _" E2 {/ [/ Y( d "Length" : "5:02"- c* _, v6 R$ v7 A9 b
},
6 M$ Y* {) J# F% ]1 D {
& r, C: X7 H+ d" X "Track" : "2",
* W; V# F* g6 ?5 S4 h5 G "Title" : "In Bloom",2 W9 I& j/ i" g# I/ }) s
"Length" : "4:15"
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9 m P% B/ X# U5 i n# P{ e' H. w/ X4 \) M
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",
+ Y3 S! T5 F5 d+ i* v "Type": "Book",: q$ r7 ]. I) y U% ?
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",- {2 {3 e" ~& y; v8 v- l
"Publisher": "Apress",3 r- A9 T. ]# V2 v3 R3 u% O) @
"Author": " Eelco Plugge",' f' m0 a# c- P9 Q
"Releasedate": "2011.06.09"7 [' B# X) P l# G" }7 a; m& u
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假如,在同一个 collection 中的所有 document,都包含某个共同的 field,例如前例中的“ISBN”,那么我们就可以按照这个 field 的值,来分割 collection。这个 field 的值,又称为 shard key。
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在选择shard key的时候,一定要确保这个key能够把collection均匀地切分成很多chunks。
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/ F9 t8 t# Q* ^* }5 H* I; z* v2 R 例如,如果我们选择“author”作为shard key,如果有大量的作者是重名的,那么就会有大量的数据聚集在同一个chunk中。当然,假设很少有作者同名同姓,那么“author”也可以作为一个shard key。换句话说,shard key 的选择,与使用场景密切相关。* W# T- J4 `$ D1 u9 Q d* L
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很多情况下,无论选择哪一个单一的 field 作为shard key,都无法均匀分割 collection。在这种情况下,我们可以考虑,用多个 fields,构成一个复合的shard key。
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延续前例,假如有很多作者同名同姓,他们都叫“王二”。用 author 作为 shard key,显然无法均匀切割 collection。这时我们可以加上release-date,组成name-date的复合 shard key,例如“王二 2011”。
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; a) d& f- f: ?7 }6 kChunks
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& ~8 h `. J5 E n4 z+ J MongoDB按 shard key,把 collection切割成若干 chunks。每个 chunk 的数据结构,是一个三元组,{collection,minKey,maxKey},如图1-2 所示。
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图1-2 chunk的三元组 }4 p5 o, O+ _$ o3 l( u2 T ?
- {. ]; D( g! ?: T8 p 其中,collection 是数据库中某一个表的名称,而 minKey 和 maxKey 是 shard key的范围。每一个 document 的shard key 的值,决定了这条document应该存放在哪个chunk中。) \" |0 q' C8 L* H+ ^
P1 n- A. u" s# l$ ~ 如果两条 documents 的 shard keys 的值很接近,这两条 documents 很可能被存放在同一个 chunk 中。
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& _6 H; L) |2 Y' ~) X5 ~+ [$ V# a& a Shard key 的值的顺序,决定了 document 存放的 chunk。在 MongoDB 的文献中,这种切割 collection 的方式,称为order-preserving。
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r* y) H) e6 \1 p( S0 y& k$ c& y1 E 一个 chunk最多能够存储64MB的数据。 当某个chunk存储的 documents包含的数据量,接近这个阈值时,一个chunk会被切分成两个新的chunks。
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) [ l# L! B. F4 I 当一个shard存储了过多的chunks,这个shard中的某些chunks会被迁移到其它 shard中。
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* A: F! @5 t+ R5 _ 这里有个问题,假如某一条 document 包含的数据量很大,超过 64MB,一个 chunk 存放不下,怎么办?在后续章节介绍 GridFS 时,我们会详细讨论。- }' g% J3 s- v6 s+ U! ^& a
9 A" |4 v1 `% P' m( ~Replica set
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$ p& A0 p4 \% P* B5 `5 p 在生产环境中,为了保证数据不丢失,为了提高系统的可用性(availability),每一个shard被存储多份,每个备份所在的servers,组成了一个replica set。# `: D2 _4 b T
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这个replica set包括一个primary DB和多个secondary DBs。为了数据的一致性,所有的修改(insert / update / deletes) 请求都交给primary处理。处理结束之后,再异步地备份到其他secondary中。$ t. D1 S+ w+ l6 @7 y' I, P- s
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Primary DB由replica set中的所有servers,共同选举产生。当这个primaryDB server出错的时候,可以从replica set中重新选举一个新的primaryDB,从而避免了单点故障。
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Replica set的选举策略和数据同步机制,确保了系统的数据的一致性。后文详述。' L1 [4 R7 R! |) u: o6 e q0 i
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Config Server( B# T9 D& S3 p4 `- l
H! y4 O3 b. M, K7 C, E Config servers用于存储MongoDB集群的元数据 metadata,这些元数据包括如下两个部分,每一个shard server包括哪些chunks,每个chunk存储了哪些 collections 的哪些 documents。
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5 j8 A& w- A9 V. ^5 p8 n 每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
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( k5 v/ z9 k3 O1 x: D. m* ^ Config server也需要 replication。但是有趣的是,config server 采用了自己独特的replication模式,而没有沿用 replica set。; M9 @" I+ k# t
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如果任何一台config server挂了,整个 config server 集群中,其它 config server变成只读状态。这样做的原因,是避免在系统不稳定的情况下,冒然对元数据做任何改动,导致在不同的 config servers 中,出现元数据不一致的情况。
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MongoDB的官方文档建议,配置3个config servers比较合适,既提供了足够的安全性,又避免了更多的config servers实例之间的数据同步,引起的元数据不一致的麻烦。
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o& _/ u( o$ y) NMongos* U' O1 ]/ Z. \3 h
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用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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当 mongos 接收到用户请求时,它先查询 config server,找到存放相应数据的shard servers。然后把用户请求,转发到这些 shard servers。当这些 shard servers完成操作后,它们把结果分别返回给 mongos。而当 mongos 汇总了所有的结果后,它把结果返回给用户。" z/ Y3 P' A' s$ {7 Y! U L: H
+ Y& H" m! ~- q3 y2 Y Mongos每次启动的时候,都要到config servers中读取元数据,并缓存在本地。每当 config server中的元数据有改动,它都会通知所有的mongos。" z2 c3 a( c3 t3 V: m
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Mongos之间,不存在彼此协同工作的问题。因此,MongoDB所需要配置的mongos server的数量,没有限制。* V! k3 M* E" z% A/ e7 P4 n
) k7 p, b! m" u6 { 通过以上的介绍,我们对每个组成部分都有了基本的了解,但是涉及到工作的细节,我们尚有诸多疑问,例如,一个chunk的数据太大,如何切分?一个shard数据太多,如何迁移?在replica set中,如何选择primary?server挂了,怎么进行故障恢复?接下来的章节,我们逐个回答这些问题。
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Reference,
" S/ s7 f" Z4 O# p1 h' j. ^ Z8 N7 J! y
[0] Architectural Overview$ n9 a( k; _' `' w4 f6 Y) m
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
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